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基于源码分析拆解 Hermes Agent 的自改进机制：它并不会在线更新模型权重，而是通过语义记忆、程序性记忆、情节记忆和外部 memory provider 构成应用层闭环学习。
实践 / 思考 / 记录
Source-code.
关于 Agent、开发工具与软件工程。一边构建，一边记录。
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从仓库定位、Rust workspace 拆分、Python 参考层和 parity 验证体系入手，分析 Claw Code 为什么更接近一个 coding agent runtime，而不是简单的聊天命令行工具。- 发布于
拆解 Claw Code 一次命令从参数解析、命令分发、LiveCli 装配，到 Session、Config、Permission、Sandbox 与 ConversationRuntime 驱动完整 agent turn 的链路。- 发布于
分析 Claw Code 如何把 Tool、Skill 和 Slash Command 分成三层，并进一步长出 Plugin、MCP、Worker、Task、Cron、Streaming 与 Telemetry 等平台化扩展能力。- 发布于
分析 Claw Code 如何通过 Session transcript、ProjectContext、Prompt budget、Prompt Cache 和 Session compaction 管理长上下文，而不是依赖向量检索式长期记忆。